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"그룹"(으)로 총 1,859건 검색되었습니다.
- Part 4. 할아버지, 어떻게 그렇게 건강하세요?과학동아 l2017년 05호
- 발표했다3). 연구팀은 24시간 금식한 생쥐를 우르솔릭산을 주입한 그룹과 그렇지 않은 그룹으로 분류했다. 그 결과 우르솔릭산을 먹은 쥐는 대조군보다 근육은 약 7~9%가 많아졌고, 혈당은 30% 가량 낮아지는 것을 확인했다.생명과학 기술의 발전으로 운동효과 기전이 많이 규명되고, 운동을 대체할 수 ... ...
- [DJ CHO의 롤링수톤] 데이브 브루벡의 ‘테이크 파이브’ 새로운 리듬의 창시자수학동아 l2017년 05호
- 입니다. 한 마디 안에 8분음표가 9개 있다는 뜻입니다. 그렇다면 8분음표 9개가 세 개씩 세 그룹으로 나뉠 것 같지요? 9개의 리듬을 3개로 나눈다면, 보통 ‘강-약-약’을 세 번 반복하는 3+3+3 패턴이 일반적이니까요.그러나 그렇게 평범한 리듬이었다면 브루벡의 음악이 아니겠지요. 이 곡은 9개의 ... ...
- [Origin] “피해! 독수리가 오고 있어!”과학동아 l2017년 04호
- 발표한 아프리카 초록 원숭이(버빗원숭이) 현장 연구다. 연구팀은 아프리카 케냐에서 세 그룹의 초록원숭이를 약 1500시간 동안 관찰하고 소리를 녹음했다.연구팀은 이들 원숭이가 독수리, 표범, 뱀 등 다른 종류의 포식자에 대해 각각 다른 경고 소리를 낸다는 것을 발견했다(goo.gl/YyRKiA에서 들을 수 ... ...
- 갑자기 똑똑해진 음성인식, 그 비밀은?수학동아 l2017년 04호
- “아리야, 오늘 날씨 어때?”“현재 서울 하늘은 흐리고 오후 늦게 비가 오겠습니다. 호우주의보가 내려졌으니 주의하세요!”아리? 아리가 누구길래 오늘 날씨를 알려주는 걸까. 아리는 SK텔레콤에서 2016년 출시한 음성인식 스피커 ‘누구’의 이름 중 하나다. 이전에도 음성인식 서비스는 여럿 있 ... ...
- 수학은 외계어!수학동아 l2017년 04호
- 때는 2275년. 우리와 같은 생명체가 있을 거라 예상했던 행성에 착륙했다. 놀라웠다. 그곳에는 외계인이 도시를 만들어 살고 있었다. 우리는 말을 건넸다. 외계인도 싫지는 않았는지 우리에게 대답했다. 하지만 문제가 있었다. 우리는 외계인의 말을 알아듣지 못했고, 그들이 우리의 말을 알아듣는지 ... ...
- [Future] 국내 최고 높이, 롯데월드타워는 바람에 안전할까과학동아 l2017년 04호
- 건물의 단면 역시 모서리를 깎아내 바람의 소용돌이를 줄이도록 설계했다.현대자동차그룹이 공개한 GBC의 조감도를 보면 단면이 정사각형인 직육면체의 형태다. 김 교수는 “구조뿐만 아니라 표면을 거칠게 만들어서 바람의 영향을 줄일 수도 있다”고 말했다. 서울 신논현역에 있는 한스킨 건물이 ... ...
- Part 3. 물질 속에서 웜홀을 발견하다과학동아 l2017년 04호
- 교수는 단연 ‘위상초전도체’를 꼽았다. 그는 “위상초전도체의 한 가지 예로 3차원 D 그룹에 속하는 헬륨-3의 B상태는 위상적으로 특별한 초유체 상태”라며 “표면에서 전자들이 마요라나 페르미온이라는 입자와 동일한 상태를 만들 거라고 예상한다”고 말했다.마요라나 페르미온은 디랙 입자나 ... ...
- ‘고딩 힙스터’의 인디 쏭 발굴기수학동아 l2017년 04호
- ‘협력 필터링’이라고 해.협력 필터링에는 ‘콜드 스타트’라는 치명적인 단점이 있어. 그룹으로 분류하려면 사용자의 정보가 많이 필요해서 신규사용자에겐 먹통이야. 또 신곡은 사람들의 평가가 전혀 없으니 아무리 좋아도 추천을 못하지. 그래서 ‘콘텐츠 기반 필터링’을 함께 사용해. 신곡의 ... ...
- 선을 넘은 사랑, 혜성을 만들고 죽이다수학동아 l2017년 03호
- 원래는 태양계 끄트머리에서 유유자적하던 얼음덩이였다. 그게 태양으로 떨어지며 혜성이 된 것은 무거운 천체의 ‘밀당’ 때문이다. 태양계 안에서도 행성들의 “이리와봐” 타령은 계속되어 혜성은 온몸이찢기기 십상이다. 혜성을 만들고 죽이는 사랑의 경계선을 알아보자.1500년 만에 돌아오는 ... ...
- [Future] 잘 팔리는 책의 비밀 인공지능이 풀다과학동아 l2017년 03호
- 연구팀은계층적 군집화(Hierarchical clustering) 알고리즘을 이용했다. 가장 유사한 두 그룹을 계속 묶어 비교하는 방식으로, 길이나 높낮이가 제각각인 이야기들을 분류했다. 특정 감정선을 입력 값으로 받아 가장 유사한 분류군을 찾는 데에는, 인공신경망을 활용하는 자기조직화 지도(SOM, Self-Organizing ... ...
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